我可以在PHEATMAP中将列名更改为顶部吗 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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阿榜的生信笔记3

哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭?...这份思维导图可以让大家更容易地了解笔记里面的内容哦?...建立自己的代码思维下图教会了我们如何优雅地去数据框的最后一列： 5、数据框的修改数据框的修改和向量类似，先提取出要修改的值，重新赋值后，修改成功了注意下面这张图片：提个小问题：你知道这两句代码的区别吗？...m pheatmap::pheatmap(m) pheatmap::pheatmap(m,cluster_cols = F,cluster_rows = F) 注意：两幅热图不一样的原因是行列是否聚类...以上是我这次在学习生物信息学过程中所整理的笔记。如果大家对这个领域也感兴趣，欢迎加我好友，我的qq号是1841113542。希望大家能够一起学习，共同进步。

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这样画热图，涉嫌操纵数据了吗

原始表达矩阵热图可以看到，两个分组差异是有的，但是肉眼其实看不清楚基因层面哪些高表达哪些低表达。...cluster_rows = T, #对行聚类 cluster_cols = T, #队列聚类 show_colnames = F, #是否显示列名...第一次zscore 可以看到，上下调的基因清晰可见，但是这个时候很多人不理解热图上面的层次聚类，会错误的以为tumor被normal隔离成为了两个分组。...这个时候，如果你使用我的热图代码，通常是会在zcore的时候，设置一个上限值，比如2或者1.6，代码如下：然后限定zscore的范围代码如下： ## 2.3 进行scale后设定最大最小值的情况...那么问题来了，这样是操纵数据吗是不是很有意思，有时候你很难给合作者解释清楚。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

ggplot2热图扩展包（ggalign）的细节

前面我们在人工智能大模型不会告诉你的热图绘制技巧演示了如何使用ggplot2热图扩展包（ggalign），可以快速替代之前的 pheatmap：比如我们可以先去geo数据库里面下载 GSE104171...() + # 在顶部添加注释 hmanno("top") + # 在顶部注释中，我们添加了一个树状图，并将观察结果分成 3 组 align_dendro(aes(color...更复杂的示例以下是使用 ggalign 进行的一些更高级的可视化示例：热图-布局控制 heatmap_layout()/ggheatmap函数用来初始化热图布局输入数据数据输入可以是数值或字符向量...除了ggplot2元件外，我们还可以在注释中添加任何align_*()函数，align_*()函数可以添加图表，也可以自定义布局，例如排序，聚类，分组等。...因此，即使是顶部和底部注释，我们也可以使用 rowMeans() 计算所有列的平均值。

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2023.4生信马拉松day3-数据结构

；-列表什么都可以放；-class()函数可以用于判断数据类型/数据结构本节内容图片1.数据框来源-（1）用代码新建df1 改为“gene三月”-（3）读取表格文件df2 在s中存在的所有g#练习：...::pheatmap(m) #默认设置-把相似的行和相似的列聚类pheatmap::pheatmap(m,cluster_cols = F, cluster_rows = F)7.列表#用list...iris[1:5,1:4]a=as.matrix(iris[1:5,1:4])a# 3.将a的行名改为flower1，flower2...flower5。

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由表达矩阵看内部异质性

第二单元第四讲：得到表达矩阵后看内部异质性依然是主要代码跟着流程走，这里只写一写我认为比较重要的内容上次我们得到了原始表达矩阵a，过滤后的表达矩阵dat ，样本信息meata 简单看下： > dim...那个图，可以看出基因绝对表达量，颜色越偏红色表示绝对表达量越高，比如顶部那些基因的表达量就是要比底部那些基因的高但是，有个问题，这样会受到某些特高表达基因的影响，导致其他基因的差异就不明显；另外，我们真正关心的是一个基因在不同样本中的差异...下限设为-2 n[n>2]=2 n[n< -2]= -2 范围设置好以后，可以再将分组信息grp加上去最后设置pheatmap的选项： pheatmap(n, show_colnames...=F, #不显示列名 show_rownames = F, #不显示行名 annotation_col=anno_col, # 在列上加注释(也就是分组信息...=F, #不显示列名 show_rownames = F, #不显示行名 annotation_col=new_anno_col, # 在列上加注释

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从 pheatmap 无缝迁移至 ComplexHeatmap

pheatmap 用户群能够迅速并且无痛的迁移至 ComplexHeatmap，从 2.5.2 版本开始，我在 ComplexHeatmap 包中加入了一个pheatmap()函数，它涵盖了pheatmap...我不赞成此操作，因此我没有支持这个参数。在 ComplexHeatmap 中，row_km和column_km参数可能是一个更好的选择。...我们可以在pheatmap()中使用一些Heatmap()特有的参数，比如row_split和column_split来对行和列进行切分。...draw(p) } 最后我想说的事，这篇文章的主旨并不是鼓励用户直接使用ComplexHeatmap::pheatmap()，我只是在此展示了 pheatmap 完全可以用 ComplexHeatmap...从 pheatmap 到 ComplexHeatmap 的翻译在“阅读原文”中，你可以找到一个表格，其中详细的列出了如何将pheatmap::pheatmap()中的参数对应到Heatmap()中。

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指定通路绘制gsea图热图和火山图

前面在所有的肿瘤都有恶性增殖的特性吗，我们发现了绝大部分癌症都有MKI67和TOP2A这样的细胞增殖通路相关基因的高表达，最后的gsea分析结果里面展示的通路包括： 2.4 Replication and...scale(t(dat[cg,]))) # 'scale'可以对log-ratio数值进行归一化 n[n>2]=2 n[n< -2]= -2 n[1:4,1:4] pheatmap(n,show_colnames...所有的肿瘤都有恶性增殖的特性吗提到的细胞周期通路看看。...t(scale(t(dat[cg,]))) # 'scale'可以对log-ratio数值进行归一化 n[n>2]=2 n[n< -2]= -2 n[1:4,1:4] pheatmap...我们前面在所有的肿瘤都有恶性增殖的特性吗，得到的结论其实是绝大部分肿瘤从整体上来说，恶性增殖都是大概率事件：肿瘤不同病人基因异质性好比我们说北京人都很有钱，并不是说每个北京人都是富人，只不过是北京这个地区相比其它城市来说

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PCA图显示分组无差异，怎么办？

因为我以前在生信技能树写过教程：PCA都分不开的两个组强行找差异是为何，所以征求我的意见。但是我很忙啊，所以就把这个数据集安排给了实习生和学徒。...我一直强调，做表达矩阵分析一定要有三张图，见：你确定你的差异基因找对了吗？，基本上看到这3张图，就明白问题出在哪里了。...T, annotation_col=ac,filename = 'pheatmap_top200_DEG.png') #列名注释信息为ac即分组信息 } rm(list =...校正之后，可以很明显看出两组的差别，证明去除批次效应是有效的。...而且，并不是所有的批次效应都是可以去除的，见：并不是所有的批次效应都可以被矫正

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

select() 、filter()筛选列、行 5.补充知识：管道符%>% -（1）当遇到连续的步骤时：多次赋值，会产生多个中间的变量； -（2）用多次嵌套避免中间变量不直观，且容易出错； ——设置彩虹括号，可以在多层嵌套时看清楚哪个括号和哪个括号是一对...::pheatmap(x3) #用x3画热图 # 2....嵌套，代码不易读 pheatmap::pheatmap(head(as.matrix(select(iris,-5)),50)) # 3.管道符号传递，简洁明了 iris %>% select(-...把行名作为一列添加到数据中（因为ggplot2容易把行名丢掉，所以倾向于把行名作为一列） -（3）第三步：新增一列“group” -（4）第四步：把宽数据变成长数据 Q：一定要先单独学会某个函数/某个包才能应用它吗？...，但顺序不同；对比之后发现我的是按排序前原本的先后顺序列出的（因为要一个一个检查是否是最大/最小的前十个）；如果先arrange一下再%in%就可以跟老师的顺序一样了。

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RNA-seq 详细教程：样本质控（6）

在您可以识别这些来源的情况下，在您的模型中考虑这些来源很重要，因为它为检测 DE 基因的工具提供了更多功能。 4....沿轴的分层树指示哪些样本彼此更相似，即聚集在一起。顶部的色块表示数据中的子结构，您会希望看到您的重复一起作为每个样本组的一个块。我们的期望是样本聚集在一起类似于我们在 PCA 图中观察到的分组。...我们可以使用 cor() 函数来做到这一点： # Compute pairwise correlation values rld_cor <- cor(rld_mat) 让我们看一下相关矩阵的列名和行名...head(rld_cor) head(meta) 您会注意到它们与我们在开始时使用的元数据数据框中为样本提供的名称相匹配。这很重要，因此我们可以使用下面的注释参数在顶部绘制一个色块。...注释参数接受一个数据框作为输入，在我们的例子中它是元数据框。 pheatmap 总体而言，我们观察到高相关性 (> 0.999)，表明没有异常样本。

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批量的GSEA及基因表达热图可视化

差异基因的生物学功能富集分析，除GO和KEGG外，另一种较为稳妥的生物学功能数据库注释是GSEA方法，研究者可以针对特定的通路基因进行研究，再加上基因的表达热图更为直观！...data(airway)#加载数据 exprSet=assay(airway)#获取表达矩阵，默认airway获取表达矩阵就是assay，没有原因的 colnames(exprSet)#看表达矩阵的列名...3]#得出分组信息 tmp=data.frame(group_list)#把group_list向量变为数据框tmp row.names(tmp)=colnames(exprSet) #把tmp的行名改为...exprSet的列名 exprSet=exprSet[apply(exprSet,1,function(x)sum(x>1)>5),] ##分别对数据中每一行的数据进行一个什么运算，1代表行，2代表列...5,color="red",pvalue_table = T,title="DNA replication",base_size=10,ES_geom="line")#可视化第5条信号通路 ##当然也可以在一张图上展示多个条目

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五、数据结构--矩阵、列表

[2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9 二、矩阵取子集 m[2,] [1] 2 5 8 m[,1] [1] 1 2 3 矩阵取子集不支持三、加列名...[,2] [,3] a 1 2 3 b 4 5 6 c 7 8 9 as.data.frame(m) #转换为数据框,没有赋值，所以输出结果仍是矩阵，只是在控制台看看结果...::pheatmap(m) pheatmap::pheatmap(m,cluster_cols = F,cluster_rows =F ) 六、新建列表和取子集 l 可以 ### 补充：元素的名字 scores = c(100,59,73,95,45) names(scores) = c("jimmy","nicker","Damon","Sophie...a <- as.matrix(iris[1:5,1:4]) a #3.将a的行名改为flower1，flower2...flower5。

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三阴性乳腺癌表达矩阵探索笔记之差异性分析

group_list) #p=0.00998有显著性差异 library(ggpubr) df 可以改为...以第一个基因为例进行表达差异性分析.Rplot ==Note== : 第一个基因是随机挑选的，虽然在两个类群中有差异性，但是从图上可以看出，noTNBC 有一部分是被包含在TNBC中的，并不是完全独立分离的关系...将绘制箱图的函数包装成函数便于使用 pb <- function(g){ library(ggpubr) df 可以改为...top100_rail100热图.Rplot01 视频观看方式我把3年前的收费视频课程：3年前的GEO数据挖掘课程你可以听3小时或者3天甚至3个月，免费到B站: 这个课程超级棒，B站免费学习咯：https...数据库挖掘，代码在：https://github.com/jmzeng1314/METABRIC 然后马上就有了3千多学习量，而且有学员给出来了图文并茂版本万字笔记，让我非常感动！

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245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

而且，热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据，既可以快速比较组间的差别，同时还可以显示组内每个样品的的丰度，以及组内各样品间的重复情况，便于从中挖掘规律。...顶部显示的是相对于土体土壤而言，在EC中明显更丰富（红色箭头）或更不丰富（蓝色箭头）的分离株。 Fig. 2....图表结果：图中展示了人工重组的菌在接种后，也可以形成丰度各异的微生物群体，并与自然条件下很多组成结构保持一致。图表结论或规律：受水杨酸调控差异表达的菌，可以在人工重组实验中得到验证。...可以依据聚类簇将热图分为多个板块，这样我们就可以在热图主体中直接获得不同聚类簇的信息，而不会分心去查看聚类情况，在大量数据聚集在一起的时候，非常好用。这个技巧在实战中分组规律明显时也常用。...差异ASV+分组+分类展示下面我综合利用上面的绘图技术，绘制一张差异比较结果的图。

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R语言：24个高效操作技巧

若需要统一修改为英文，可通过以下步骤操作： Sys.getlocale() # 显示当前系统语言设置 Sys.setenv(LANG="en") # 设置默认语言为英文 2....拆分列数据在使用数据集时，有时记不住列名或容易拼错。...使用%$%特殊管道符可以更安全地实现相同效果： library(magrittr) women %$% plot(weight, height) # 使用“炸开”数据来绘图 19....巧用example函数学习绘图 example()函数运行R帮助文档中的示例代码，是学习函数使用方法的好助手： library(pheatmap) example("pheatmap") # 运行并展示...pheatmap函数的示例 20.

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R语言基础5（绘图基础）

fre ggplot(data = fre) + geom_bar(mapping = aes(x = Var1, y = Freq), stat = "identity") #5.2count改为...#https://mp.weixin.qq.com/s/p7LLLvzR5LPgHhuRGhYQBQ 拼图图片图片可以在STHA网站找到现成的代码。...图片画图的思维： 1、我的数据适合什么图展示？...::pheatmap(x3) # 2....#是b的下标，可以给b取子集，也可以给与b对应的其他向量取子集。

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GEO数据挖掘-基于芯片

默认情况下，R的timeout值可能设置得较低（如60秒），这意味着如果网络操作在该时间内未完成，R会抛出一个超时错误。通过设置一个较大的timeout值，可以避免网络操作因超时而失败。...你可以将其更改为任何你希望保存文件的目录路径。getGPL = FALSE：这个参数决定是否下载平台注释文件（GEO Platform file）。...S4类和槽（Slot）:S4类是R中一种更严格和复杂的类定义方式，适用于需要更严格数据结构的情况。S4类对象包含一个或多个槽，每个槽存储特定类型的数据。...4.2.4 pheatmap(...)pheatmap(...)：使用 pheatmap 包绘制热图。show_colnames = FALSE：不显示列名。...绘制热图 library(pheatmap)：加载 pheatmap 包，用于绘制热图。

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Learn R 函数和R包

是默认值 > jimmy(a = 1,b = 2) [1] 9 > jimmy(1,2) #省略写法 [1] 9 > jimmy(3,6) [1] 81 > jimmy(3,6,-2) #更改m的值有2改为...::pheatmap(volcano) #相当于 >library(pheatmap) >pheatmap(volcano) 图片图片 #require()和library()的区别 if(!...否定 { } 用于容纳多行代码 #注释 " " 字符型数据：：包：：函数 #文件名必须带引号，且在能识别文件名称的函数括号里面，实际参数位置上文件的读写 csv格式 > read.csv("ex3...("data/ex1.txt") #同样把文件保存到当前目录的文件夹（Rdata 自己建立的文件夹）中 >save(test,file="Rdata/xxx.Rdata") #当前在一个文件夹中想要调用另一个文件夹的...> y[,1] = as.numeric(y[,1]) > y[,1] GSM1 GSM2 GSM3 GSM4 GSM5 GSM6 #出现的仍是字符型“ ”，因为矩阵中只允许一种数据类型要把整个都改为数字型

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RNA-seq 详细教程：样本质控（6）

图片我们发现样本在 PC3 上通过处理分离，并且对我们的 DE 分析持乐观态度，因为我们感兴趣的条件，处理，在 PC3 上分离，我们可以回归驱动 PC1 和 PC2 的变化。...在您可以识别这些来源的情况下，在您的模型中考虑这些来源很重要，因为它为检测 DE 基因的工具提供了更多功能。4....沿轴的分层树指示哪些样本彼此更相似，即聚集在一起。顶部的色块表示数据中的子结构，您会希望看到您的重复一起作为每个样本组的一个块。我们的期望是样本聚集在一起类似于我们在 PCA 图中观察到的分组。...我们可以使用 cor() 函数来做到这一点：# Compute pairwise correlation valuesrld_cor 列名和行名。...head(rld_cor) head(meta) 您会注意到它们与我们在开始时使用的元数据数据框中为样本提供的名称相匹配。这很重要，因此我们可以使用下面的注释参数在顶部绘制一个色块。

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数据处理基础—ggplot2了解一下

现在我们已经解决了这个问题，我们更容易在一个图上绘制来自所有10个细胞的数据。 ggplot(counts,aes(x=Cell_ID, y=Counts)) + geom_boxplot() ?...例如，我们可以从该图中看出，基因18在细胞10中高度表达，但在细胞1中低表达。该图还为我们提供了有关聚类算法结果的信息。通常，聚类算法旨在将数据点（例如，细胞）分成其成员彼此更相似的组。...在图的顶部和左侧绘制的树是聚类算法的结果，并使我们能够看到，例如，细胞4,8,2,6和10彼此更相似它们是相似的细胞7图表左侧的树表示应用于数据集中基因的聚类算法的结果。...幸运的是，我们可以设置我们在图上看到的聚类数量。让我们尝试将基因聚类的数量设置为2： pheatmap(test, kmeans_k = 2) ?...任务6：将你的聚类与pheatmap聚类进行比较。它们有关系吗？

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